[發明專利]一種基于3D視覺技術的豬體重預估方法

在審

• 申請號: 202110725030.9
• 申請日: 2021-06-29
• 公開（公告）號: CN113313833A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 樊士冉;杜曉冬;彭子杰;李笑笑;李太山;劉文哲;楊季凡;張興;龔華忠
• 申請（專利權）人: 西藏新好科技有限公司;山東新希望六和農牧科技有限公司;山東新希望六和集團有限公司;夏津新希望六和農牧有限公司;四川新希望六和豬育種科技有限公司;北京新六農牧科技有限公司;新希望六和股份有限公司;新希望集團有限公司
• 主分類號: G06T17/20
• 分類號: G06T17/20;G06T7/00;G06T7/62;G06T7/73
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于3D視覺技術的豬體重預估方法，涉及養殖設備領域，技術方案為，以RGBD相機對豬只進行圖像采集；對采集到的圖像進行篩選；經過篩選后的圖像進入3D點云建模通道，獲取豬的三維空間模型；根據獲取的三維模型，結合體重預估模型獲得豬的體重；對所得的體重結果進行評估。本發明的有益效果是：本方案基于機器視覺技術的檢測精度在雖然某些方面低于人工檢測，具有檢測速度快，長期運行成本低、省時省力等優勢。本方案提出的基于3D視覺技術估重的方法可以捕捉豬體全局信息，在提高豬體重預估的準確性方面具有很大潛力，有助于提高該技術的可行性和魯棒性。

技術領域

本發明涉及養殖設備領域，特別涉及一種基于3D視覺技術的豬體重預估方法。

背景技術

在非洲豬瘟嚴防嚴控的情況下，非接觸式測量技術顯得尤為重要。豬體尺、體重等生長信息是描述其品質和營養狀況的重要指標。在品質方面，豬活體尺可以用來估測其瘦肉率及背膘厚、眼肌面積等。在營養狀況方面，動物日增重參數是判斷其生長趨勢的重要指標之一。傳統的測量體尺和體重的過程主要是通過人力趕豬，上地磅或稱來計量，以主觀測量、記錄方式為主。該傳統方式對于長期養殖環境中設備的穩定性提出了巨大挑戰，因為受制于農業生產的復雜環境，高溫、高濕環境會影響傳感器的測量穩定性和準確性，且動物為活體，無法根據人的意志來配合檢測，而同時如果強制約束其至人工稱重設備中，無疑會對其造成巨大的應激。

基于機器視覺技術非接觸式檢測豬只體尺、預估體重技術也是近年來學者們熱衷探索的方向，例如：京東農牧的巡檢機器人，結合AI算法對目標豬只進行智能盤點、估重等，睿畜科技公司的天蓬系統，自動統計生豬存欄數量，追蹤生豬體型、體重和行為變化等，小龍潛行公司的守望者軌道機器人，利用AI視覺技術，以欄為單位，完成豬只的測重、測膘、盤點工作。基于視覺技術的檢測精度在雖然某些方面低于人工檢測，無法百分百識別準確，但是它具有檢測速度快，長期運行成本低等優勢，使該技術具有廣闊的研究空間和良好的應用效果。而傳統人工檢測工作量大，測量效率低下，無法自動連續監測，使用機器視覺替代人工檢測，將解放對勞動力的需求，降低企業的生產管理成本，提高數智化生產水平。而目前的視覺估重技術大多局限于二維圖像，基于豬體背部面積、豬體尺參數建立估重模型，這歸因于機器視覺技術設備發展歷程，二維圖像處理技術依靠RGB彩色相機來實現，就估重精度而言，2D圖像僅能獲取豬體局部信息，因此測定結果準確性有限。且現有方案中對于豬體重預估方法存在因二次測量導致誤差傳遞的問題，誤差的二次傳遞，將會導致體重估測結果的誤差累積，即增加最后測量結果的均方差。

發明內容

針對上述技術問題，本發明提供一種基于3D視覺技術的豬體重預估方法。

其技術方案為，S1、以RGBD相機對豬只進行圖像采集；

S2、對S1采集到的圖像進行篩選，借助理想幀方法判斷當前采集的圖像是否為理想幀；如果是，則保留圖像；如果不是，則刪除圖像；

S3、經過S2篩選后的圖像進入3D點云建模通道，匹配不同視角的邊緣點，這一過程借助RGBD相機自身功能完成即可，成功匹配后獲取一頭豬的三維空間模型，豬體外表輪廓模型也包括每個輪廓點的三維坐標x、y、z；

S4、根據S3獲取的三維模型，結合體重預估模型獲得豬的體重，所述體重預估模型為：

BW＝α×ρ×V+β×L+δ×H

其中，BW為一只豬的體重，單位為kg，α為體密度的修正系數；ρ為豬體密度，跟豬體肥胖程度和生長階段有密切關系，默認值為0.975g/cm³，V為體積，體積依據S3獲取的豬體三維模型得到，β為四肢質量修正系數；L為豬四肢質量，不同日齡豬只的四肢質量差異由系數β修正，L的單位為kg；δ為為豬頭質量的修正系數；H為豬頭的質量，不同日齡豬只的豬頭質量差異由系數δ修正，H的單位為kg；修正系數通過對于大量豬只測量得出修正經驗值，數量可選為200-800頭。